一个新的想法

我们对多类标问题做一个假设：假设类标的之间的亲密度有利于分类正确率的进行。

这个假设可以用于MLKNN算法的改进，我认为
怎么改进呢？
我们先根据数据集计算每个样例的k近邻，这个样例的k个近邻对应的k个类标集合标志为Li，
然后，与上面无关地，重新计算每个类标的k个近邻，得到Li‘，然后找到这k个近邻对应的属性集合记为Xi，
我们根据Li和Li’分别求对应的Xi和Xi‘的差别，若Xi'大于Xi则相应地调小属性值的权重，反之往大了调，
直到达到某个阈值，我们先用ＭＡＴＬＡＢ调整一次，试一下。日他娘的